高分辨率波阻抗贝叶斯序贯随机反演

确定性反演常见的方法包括模型法反演和稀疏脉冲反演,在特定的解约束条件下,只能进行单一的最优解估计,无法评价反演结果的不确定性;地质统计学反演主流算法均为地质统计学随机模拟方法与马尔科夫链-蒙特卡洛方法的某种结合,并没有将地震反演、测井数据约束、随机模拟方法统一在一个理论框架下。为此,首先在贝叶斯理论框架下,将地震反演理论、测井数据约束、地质统计信息统一在波阻抗求解这个问题中,推导了基于对数波阻抗的地震数据与测井数据联合方程,然后通过序贯高斯随机模拟算法对反演方程进行高效采样求解。数值算例表明：与常规波阻抗最小二乘法反演相比,该方法分辨率高、反演结果受先验统计学参数约束,且输出的多个波阻抗反演结果可用于不确定性评价;与纯粹基于测井数据的序贯高斯随机模拟方法相比,该方法最大的优点就是考虑了地震数据约束,降低了反演结果的不确定性。针对实际数据,对比、分析了模型法反演、稀疏脉冲法反演、贝叶斯序贯随机反演结果,表明贝叶斯序贯随机反演方法在提高反演纵向分辨率与不确定性评价方面具有良好的应用前景。     

基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法

无论是迭代类随机反演还是线性贝叶斯随机反演,一般采用序贯类随机模拟表征油藏的非均质性。序贯类方法大多依赖变差函数或训练图像描述模型参数的空间相关性,需要逐点计算模拟结果,因此并行实现困难、计算效率低。为此,将一种条件化快速傅里叶变换滑动平均（FFT-MA）模拟引入线性反演框架,提出基于空间协模拟的叠前地震随机反演方法。首先,在贝叶斯框架下整合地震数据和测井低频信息,获得弹性参数的后验概率分布。然后,根据FFT-MA算法生成概率场,以测井数据为条件数据对贝叶斯后验应用概率场协同模拟,从而获得井震数据约束的叠前弹性参数高分辨率随机反演结果。该方法无需迭代更新模型参数,能极大地提高随机反演的计算效率。最后,由模型试算和实际资料应用测试方法的效果。模型试算表明,所提方法在高分辨率储层预测及计算效率方面均优于常规方法,可稳定、准确地描述小尺度储层特征。实际资料应用表明,所提方法得到的高分辨反演结果与测井数据契合良好,提高了随机反演在薄储层定量表征方面的实用性。     

Joint inversion of petrophysical parameters based on Bayesian classification

应用地球物理资料进行储层物性参数反演是储层预测及综合评价的重要步骤。基于贝叶斯分类的储层物性参数联合反演方法综合应用统计岩石物理模型和蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯反演框架下,基于贝叶斯分类算法计算储层物性参数后验概率分布,实现多种储层物性参数的联合反演。该方法不需要进行复杂的模型初始化,而是通过统计岩石物理模型建立储层物性参数与岩石弹性参数之间的关系,进而与叠前地震反演相结合,不仅能模拟地球物理随机特性,还能解决常规物性参数反演方法对测井资料过度依赖的问题。海上某区块实际资料应用结果表明,该方法能为储层精细描述提供多种物性参数,并可对反演结果的误差进行定量评价。     

基于贝叶斯分类的储层物性参数联合反演方法

应用地球物理资料进行储层物性参数反演是储层预测及综合评价的重要步骤。基于贝叶斯分类的储层物性参数联合反演方法综合应用统计岩石物理模型和蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯反演框架下,基于贝叶斯分类算法计算储层物性参数后验概率分布,实现多种储层物性参数的联合反演。该方法不需要进行复杂的模型初始化,而是通过统计岩石物理模型建立储层物性参数与岩石弹性参数之间的关系,进而与叠前地震反演相结合,不仅能模拟地球物理随机特性,还能解决常规物性参数反演方法对测井资料过度依赖的问题。海上某区块实际资料应用结果表明,该方法能为储层精细描述提供多种物性参数,并可对反演结果的误差进行定量评价。     

油田早期评价阶段建模策略研究

根据地质概念模型,应用随机模拟理论,采用多学科综合和多种数据集成的建模策略及随机地震反演—随机建模一体化技术,利用地震波阻抗数据体进行约束,建立了相模型及相控储层参数模型。在随机地震反演过程中,应用地质统计学理论,将测井垂向采样密度与地震横向采样密度耦合,建立了一个高分辨率的波阻抗模型,并以其约束建立了三维地质模型,降低了井间储层预测的不确定性。     

混合概率模型驱动的叠前地震反演方法

叠前地震反演是获取复杂油气储层弹性参数、岩性及含流体性质的主要途径。常规的叠前地震反演往往将“弹性参数”、“离散岩性”和“流体因子”三者独立预测,通常忽视了储层岩性差异对弹性参数的影响,由此引入的先验信息误差会严重影响弹性参数、离散岩性及流体指示因子预测的精度。为此,考虑待反演模型参数的先验概率服从混合型概率密度分布,基于贝叶斯框架推导了由时域、频域地震、低频整合先验信息及已知模型数据点四类数据集协同约束的后验混合概率分布的显式解,将非线性边界约束算法引入叠前地震弹性参数反演中,缓解了模型反演出现不稳定解的问题;利用序贯模拟算法对后验概率密度函数随机采样,且对不同后验概率分量的模拟结果进行分类,发展了对地层连续“弹性参数”、“离散岩性”及储层“流体因子”的叠前地震同步预测方法。理论测试和实际应用验证了该方法在岩性预测和储层孔隙流体识别中的有效性和实用性。     

两步相控反演在塔里木盆地顺北8井区碳酸盐岩断控储集体预测中的应用

断控储集体是多期活动的走滑断裂破碎带经深部酸性流体溶蚀改造形成的多重孔隙介质特殊储层。断控储集体内部结构极其复杂,储集空间纵横向非均质性极强,缝洞结构纵横向分隔性明显,常规储层预测方法在储集体内部结构及物性变化表征上,存在分辨率低、细节缺失等问题。研究提出了一种基于两步相控反演碳酸盐岩断控储集体预测技术。第一步,计算地震数据体结构张量属性,将结构张量属性体包络作为空间约束相,建立地震相约束低频趋势模型,使用该低频模型约束进行确定性反演,能够有效降低水平层状地震反射对确定性反演造成的干扰,准确刻画地震分辨率下储层顶、底位置及储集体内部非均质性横向变化特征;第二步,基于确定性反演波阻抗及测井主要岩相概率密度函数（洞穴相、孔洞相、裂缝相和非储层相）,计算得到不同岩相的贝叶斯后验概率体,将该贝叶斯推论概率体作为反演相控体约束模型,进行三级相控地质统计学反演（即,第一级为结构张量属性体约束;第二级为确定性反演岩相体约束;第三级为测井一维岩相比例空间约束）,能够进一步提升断控储集体内部储层横向非均质性及纵向分辨率预测精度。应用效果显示,“两步串联,三级相控”的相控反演方法,即常规地震分辨率叠后确定...     

地质统计学反演在薄砂体储层预测中的应用

研究区储层具有厚度薄、单砂体厚度小、砂体相变快等特点,常规约束稀疏脉冲反演受制于地震频带,很难精确地刻画薄储层。地质统计学反演结合了地质统计学建模和地震反演的优势,充分发挥了地震横向覆盖面广、分辨率高、测井纵向采样密集的特点,可以获得高分辨率的反演结果。文中在测井资料质控和储层岩石物理特征分析、约束稀疏脉冲反演、地质统计学参数分析、随机模拟的基础上,确定了运用以地质统计学反演为核心的储层预测方法对核三段Ⅳ—Ⅵ油组进行储层预测,并与确定性反演、随机模拟方法生成的预测结果进行了对比分析。结果表明,地质统计学反演极大地提高了预测结果的垂向分辨率,可以有效识别出薄层砂体,为研究区有利储层预测提供了依据。     

致密碎屑岩储层地震反演技术方案及应用

致密碎屑岩储层与围岩地震波阻抗差异微弱,应用常规储层地震反演方法的有效性较差,精度较低。针对致密碎屑岩储层的地质、地球物理特点,本文提出了将神经网络和地质统计学结合起来的致密碎屑岩储层地震反演技术方案。在此方案中,通过神经网络地震反演获得地质涵义较为明确的但垂向精度较低的反演结果,以此结果为约束,以测井数据作为条件数据(硬数据)进行储层参数地质统计学随机反演/模拟,进而得到较为精细的、同时横向分布较为符合地质规律的储层参数反演成果。通过在D气田致密碎屑岩储层地震反演中的应用,提高了储层预测精度,达到了良好的应用效果。     

精细地质综合评价方法及其应用

介绍一种在窄薄砂体油田综合地震、地质、测井及开发动态资料，从精细储层描述入手，结合测井约束地震反演、三维储层随机建模、精细沉积相研究，对储层进行综合预测评价的方法。该方法充分利用地震、地质、测井信息，综合运用精细构造解释、测井约束地震反演及井间随机建模技术，能够解决窄薄砂体油田砂体窄小井网控制不住的难题，深入认识储层发育状况及油水分布情况，适时提出各种挖潜措施。此方法用于太南油田一断块的综合挖潜取得了较好的效果。     

初至波波形反演方法及其数值模拟试验

近地表速度模型的反演精度是影响复杂地表条件下地下地质构造成像效果的主要因素之一。初至波波形反演方法将速度建模问题转化为寻求地震数据信息和理论模型的最佳拟合,即转化为求解目标函数极小化问题,利用观测记录和模型正演记录之间的最佳匹配关系建立地下模型。梯度类波形反演方法的关键因素是目标函数、梯度和步长,梯度问题可以通过确定合适的目标函数来解决,选取合适的步长可以有效地提高波形反演的计算效率和反演精度。初至波波形反演方法类似于对地表模型同时做偏移和层析,能够同时分辨出高波数和低波数成分,并且同时恢复速度值和速度界面。初至波波形反演结果与初至波射线走时层析反演结果的对比分析表明,对于速度变化比较缓慢的起伏地表,前者的反演效果明显优于后者。     

Bayesian seismic multi-scale inversion in complex Laplace mixed domains

Seismic inversion performed in the time or frequency domain cannot always recover the long-wavelength background of subsurface parameters due to the lack of low-frequency seismic records. Since the low-frequency response becomes much richer in the Laplace mixed domains, one novel Bayesian impedance inversion approach in the complex Laplace mixed domains is established in this study to solve the model dependency problem. The derivation of a Laplace mixed-domain formula of the Robinson convolution is the first step in our work. With this formula, the Laplace seismic spectrum, the wavelet spectrum and time-domain reflectivity are joined together. Next, to improve inversion stability, the object inversion function accompanied by the initial constraint of the linear increment model is launched under a Bayesian framework. The likelihood function and prior probability distribution can be combined together by Bayesian formula to calculate the posterior probability distribution of subsurface parameters. By achieving the optimal solution corresponding to maximum posterior probability distribution, the low-frequency background of subsurface parameters can be obtained successfully. Then, with the regularization constraint of estimated low frequency in the Laplace mixed domains, multi-scale Bayesian inversion in the pure frequency domain is exploited to obtain the absolute model parameters. The effectiveness, anti-noise capability and lateral continuity of Laplace mixed-domain inversion are illustrated by synthetic tests. Furthermore, one field case in the east of China is discussed carefully with different input frequency components and different inversion algorithms. This provides adequate proof to illustrate the reliability improvement in low-frequency estimation and resolution enhancement of subsurface parameters, in comparison with conventional Bayesian inversion in the frequency domain.     

基于波场分离的层析波形反演方法

全波形反演是利用地震数据的所有信息对地下模型进行重建的重要方法。但是当采集地震数据缺失低频和远炮检距信息时,常规的全波形反演方法只能恢复地下模型的短波长成分。本文给出了一种利用梯度分解和重组增强波形反演中长波长更新量的方法,该方法将全波形反演梯度分解为层析项和偏移项,梯度的层析项主要更新模型参数的长波长分量,由传播方向相同的波场互相关得到,而偏移项更新模型参数的短波长分量,由传播方向相反的波场互相关得到。本文利用坡印廷矢量进行波场分离进而将梯度分解,在将两项重组后得到层析项加强的新梯度。数值测试结果表明,这种基于波场分离的层析波形反演方法在常规全波形反演方法难以收敛时能收敛到准确的结果。     

地震波形约束的蒙特卡洛——马尔科夫链随机反演方法

以地质统计学为基础、以测井资料为条件数据的地震随机反演方法的分辨率高于常规确定性反演,因此迅速得到广泛应用,但是提高计算效率以及消除随机性一直是难点.为此,提出了基于地震波形约束的蒙特卡洛—马尔科夫链(MCMC)随机反演方法.充分利用观测地震数据和待反演参数之间的地球物理映射关系,应用相关系数,根据已知的地震波形之间的...     

层状介质AVO叠前反演

本文基于贝叶斯理论的框架,联合应用似然函数及先验随机约束信息进行AVO地震参数反演,所获取的反演参数是后验概率分布函数(PPDF)的最可能解。在反演中,假定噪声及模型参数是高斯分布的,采用岩石物理的研究方法及结果建立模型参数协方差矩阵以约束反演。反演采用非线性迭代的方法,不依赖初始模型的选择,反演的速度较快,适合于叠前AVO反演。在忽略了地震数据的带限特性所引起的动校正拉伸及调谐效应的影响后,对合成记录及实际资料进行AVO反演,得到了P波阻抗反射系数、S波阻抗反射系数及密度反射系数,进而计算其他岩性参数,为识别孔隙流体性质提供了新的手段。     

随机地震反演技术及在文昌13—1油田的应用

随机地震反演技术是一种将随机模拟理论与地震反演相结合的反演方法，该方法可以有效地提高地震资料的垂向分辨率，并充分考虑地下地质的随机特性，使反演结果更符合实际地质情况。本文在做随机地震反演时，以确定性地震反演的结果作为软数据，以测井资料作为硬数据，使用同位协同克里金序贯高斯模拟技术反演储层物性变化。文昌13—1油田的实例研究表明，这种随机地震反演比起基于模型的确定性地震反演方法来说，其垂向分辨率更高，使得在油藏地质建模中可以充分使用地震资料，容易取得良好的效果。     

非均匀介质特征参数地震随机反演方法

地下介质普遍存在非均质特性,即表征含油气储层特征的弹性、物性及流体性质在空间上是不均匀的。常规的地震随机反演主要以测井数据为核心,求取变差函数表征地下地层的空间结构特征,难以有效描述地下复杂非均质储层的空间变化特性。为此,通过描述不同非均匀介质特征参数对介质的空间扰动特性,并在贝叶斯理论框架下充分利用已知测井和地震数据中蕴含的地下地层信息,提出了基于非均匀介质特征参数的随机反演方法。该方法融合已知测井和地震数据,依据随机介质理论估算的非均匀介质特征参数能更好地描述地下储层空间结构特征,进而构建后续反演所需的先验信息模型,最后利用非常快速量子退火算法优化求解目标函数,得到波阻抗的随机反演结果。模型试算表明,非均质特征参数先验模型可以描述储层的非均质特性,为后续反演提供了可靠的地质统计先验信息。实际资料的应用进一步证明,所提方法可以较好地实现对地下复杂储层的高分辨率反演,获得更可靠的反演数据体。     

碳酸盐岩储层地震相控非线性反演技术及应用

针对碳酸盐岩储层普遍存在的非均质性特征,采用地震相控非线性反演技术进行储层预测,以进一步提高地震预测精度。考虑到非线性最优化理论综合了约束反演与模型反演的优点,因此,首先将标准化或重构之后的测井资料与地震信息相结合,构建地震道与波阻抗关系的目标函数,然后在精确的层序地层格架和地震相模型控制下,从井旁道出发逐道外推,最后将每次得到的结果作为下一道反演的初始模型,展开迭代反演。其核心思想是将地质研究成果与地震反演相结合,使地震反演结果具有明确的地质意义和较高的可靠性。地震相控非线性反演技术在南大西洋S盆地的L油田盐下微生物灰岩储层地震预测的应用结果表明,该技术提高了复杂碳酸盐岩储层的地震预测精度,为盐下碳酸盐岩油气藏的勘探开发提供了可靠的依据。     

基于波动方程偏移的地震数据地层成像

地层成像是对地下地层物性空间变化的近似反演,对于岩性油气藏和非常规油气藏的勘探开发具有重要价值。文中根据波动方程偏移的思想提出了一种有关反射体波阻抗相对扰动的地层成像方法。基于地震波运动学特征准确的地下介质光滑模型,应用地震波传播理论推导了基于反射体波阻抗相对扰动的地震数据线性正演表达式;然后结合线性反演理论,利用地震数据近似反演波阻抗相对扰动,构建了基于波动方程偏移的以波阻抗变化为主要目标的地震数据地层成像方法。在地层成像中,如果对波场做角度分解,则可得到地层成像的角度域共成像点道集,如果对波场不做角度分解,则可快捷地得到角度域平均的地层成像结果。对于声波方程描述的地震数据,利用该地层成像方法可获得地层的声波阻抗相对扰动成像;对于标量波方程描述的地震数据,利用该成像方法可获得地层的速度相对扰动成像。该地层成像方法与地震数据逆时偏移方法的计算过程相同、计算量相当,合成地震数据试验取得了理想的地层成像效果。